🎚️ 微调·评测·选型

以资深AI工程专家的视角，根据我提供的微调目标与现有数据情况…

告诉AI你的模型多大、要部署到什么硬件,它帮你选一套量化方案,把体积压下来又尽量保住效果,不用自…

告诉我你要在哪几个模型或平台之间挑,我帮你定该测哪些真正重要的指标…

以资深AI数据工程专家的视角，根据我提供的AI应用场景与原始零散资料…

以资深AI工程架构师的视角，根据我提供的应用场景描述和核心需求…

以资深AI工程与评测架构专家的视角，根据我提供的「待评测模型名称、应用场景及评测痛点」…

分析用提示词还是微调更划算，评估数据量成本收益

针对业务场景造一套评测题和打分维度，量化模型好坏

说说你的AI应用是做什么的、想考核哪方面效果,AI帮你定出合适的评估指标和测试方法,不用自己瞎猜…

微调后模型只会背训练样本泛化差，调数据和超参解决

说清楚数据类型、任务和质量要求，AI 帮你把标注规则和流程定细，让团队标注口径一致…

同批任务跑两个模型，从准确速度成本几维度对比选型

用公开或自建benchmark给候选模型跑分横向对比

告诉我你要做的AI应用是什么、最看重什么,我帮你比一比开源和闭源模型各自的成本…

设计LLM-as-judge评分标准，自动给一批输出打分省人工

小样本上跑LoRA微调让模型学特定风格或领域知识

整理成指令-回答对格式，清洗去重、划分训练验证集